针对大数据量的自动气象站观测数据访问性能低和维护成本高的问题,通过利用SQL Server 2005表分区技术,选取观测时间字段作为分区依据列,分别创建文件组、分区函数和分区方案,建立分区表和分区索引,解决了自动气象站海量数据存储和高效...针对大数据量的自动气象站观测数据访问性能低和维护成本高的问题,通过利用SQL Server 2005表分区技术,选取观测时间字段作为分区依据列,分别创建文件组、分区函数和分区方案,建立分区表和分区索引,解决了自动气象站海量数据存储和高效访问的问题。实践表明采用水平方式表分区技术,能够显著提高用户对大型表读写性能和降低系统管理员对数据库表的维护成本,提高数据库系统运行效率。展开更多
文摘针对大数据量的自动气象站观测数据访问性能低和维护成本高的问题,通过利用SQL Server 2005表分区技术,选取观测时间字段作为分区依据列,分别创建文件组、分区函数和分区方案,建立分区表和分区索引,解决了自动气象站海量数据存储和高效访问的问题。实践表明采用水平方式表分区技术,能够显著提高用户对大型表读写性能和降低系统管理员对数据库表的维护成本,提高数据库系统运行效率。
